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최신 ML Data Scientist Databricks-Machine-Learning-Professional 무료샘플문제 (Q129-Q134):

질문 # 129
Why are Delta tables often used to store machine learning features?

• A. They reduce model size
• B. They allow faster GPU training
• C. They support schema enforcement and time travel
• D. They replace Spark DataFrames

정답：C

설명：
Delta Lake provides:
ACID transactions
time travel
schema enforcement
These are essential for reproducible ML pipelines.

질문 # 130
A machine learning engineer is manually refreshing a model in an existing machine learning pipeline. The pipeline uses the MLflow Model Registry model "project". The machine learning engineer would like to add a new version of the model to "project". Which MLflow operation can the machine learning engineer use to accomplish this task?

• A. mlflow.register_model
• B. MlflowClient.update_registered_model
• C. MlflowClient.get_model_version
• D. mlflow.add_model_version
• E. The machine learning engineer needs to create an entirely new MLflow Model Registry model

정답：B

질문 # 131
A machine learning engineer wants to deploy a model for real-time serving using MLflow Model Serving. For the model, the machine learning engineer currently has one model version in each of the stages in the MLflow Model Registry. The engineer wants to know which model versions can be queried once Model Serving is enabled for the model.
Which of the following lists all of the MLflow Model Registry stages whose model versions are automatically deployed with Model Serving?

• A. [None. Staging. Production
• B. None. Staging. Production. Archived
• C. Production
• D. Staging. Production
• E. Staging. Production. Archived

정답：D

질문 # 132
Which of the following is an advantage of using the python_function(pyfunc) model flavor over the built-in library-specific model flavors?

• A. python_function provides no benefits over the built-in library-specific model flavors
• B. python_function can be used to store models in an MLmodel file
• C. python_function can be used to deploy models without worrying about whether they are deployed in batch, streaming, or real-time environments
• D. python_function can be used to deploy models without worrying about which library was used to create the model
• E. python_function can be used to deploy models in a parallelizable fashion

정답：E

질문 # 133
Which approach is best for scoring large historical datasets?

• A. Manual predictions
• B. Local Python script
• C. Batch inference with Spark
• D. Real-time REST API

정답：C

설명：
Spark allows distributed batch scoring across massive datasets.

질문 # 134
......

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